汽车电子标识技术优势及应用前景分析

汽车电子标识作为汽车的"身份证",是无源射频识别技术在交通物联网领域的应用。《机动车电子标识安全技术要求》等六项国家推荐性标准的正式实施以及国内外广泛的应用试点,使得该技术在我国全面推广、应用变得愈发现实。本文阐述了汽车电子标识的系统构架、工作原理、应用现状,通过技术路线、技术对比两个层面的分析阐述了汽车电子标识的技术优势,并基于此对于汽车电子标识的应用前景进行展望。在感知层,汽车电子标识将与视频检测技术有机结合,构建"射频+视频"等具备更高稳定性、可靠性的信息采集体系。而在应用层,汽车电子标识将提升涉车应用的实现水平,为假、套牌等顽固问题提供了解决方案,为诸多潜在应用的实现提供可能性。     

Lyft收购Motivate与Uber角逐成为一站式交通服务平台

著名科技媒体The Information报道称,美国网约车公司Lyft即将收购单车共享租赁平台Motivate,交易价格据称至少为2.5亿美元。Motivate旗下运营着Ford GoBike、Citi Bike、BikeShare、CoGo、Divvy、Blue Bikes和Biketown等单车共享租赁品牌。这笔交易将让Lyft在共享单车领域领先于竞争对手Uber。今年早些时候,Uber以约2.5亿美元的价格收购了无桩共享电动车公司JUMP。     

铁路信息网络IPv6地址规划研究

IP地址是信息化发展的重要基础资源。通过调研分析铁路信息网络现状、IP地址使用情况、IPv6地址结构类型,充分结合铁路未来信息化发展需求,研究确定了铁路信息网络适用的IPv6地址类型和所需地址空间大小,详细设计出IPv6地址层级结构、信息标识规则,完成铁路信息网络IPv6地址规划、提出地址的分配使用方法,为铁路信息网络向IPv6演进奠定基础。     

基于量表型选择集的出行信息需求有序选择模型

研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。      

高校图书馆电子阅览室的有效利用

以计算机为核心的信息技术的进步 ,带动着图书馆自动化的发展 ,促成了图书馆电子阅览室的建立。从两方面论述了网络环境下如何充分有效地利用高校图书馆的电子阅览室 :一是网上信息资源的开发、利用和整序加工 ;二是加强对信息用户既高校全体师生以及信息服务人员的教育与培训